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Perspectivas

Cómo la ciencia de la mejora puede estar a la altura de las circunstancias (o no)

Por qué es importante

"Es lógico utilizar la ciencia de la mejora para desafiar los sistemas que produjeron el estado actual porque esta ciencia está diseñada para erradicar la variación, y las desigualdades en salud son el resultado de una variación sistemática, injusta e injustificada".
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How Improvement Science Can Meet the Moment or Miss the Mark

Foto de Artur Matosyan | desempaquetar


Como director ejecutivo del Institute for Healthcare Improvement, a nadie le sorprenderá saber que creo en la ciencia de la mejora. He pasado los últimos 20 años estudiando y utilizando el Model for Improvement y otras herramientas y métodos de mejora. He llegado a ver que las ciencias de la calidad tienen el potencial de generar cambios en casi cualquier sistema.

De hecho, yo diría que la ciencia de la mejora puede y debe utilizarse para abordar algunos de los mayores desafíos que enfrenta la atención médica hoy en día, incluida la pandemia de COVID-19 y el racismo sistémico. Para llegar a esta conclusión, primero tuve que sacudir hasta la médula algunas de mis creencias más profundas sobre la ciencia y las metodologías de la mejora.

La sabiduría convencional a veces considera que la ciencia de la mejora está casi por encima de la investigación o la pregunta. Esto es arriesgado ya que desplaza la mejora hacia el dogma y la aleja de la ciencia. Hablando por experiencia, la ciencia de la mejora a menudo se considera inherentemente apolítica y libre de prejuicios. Y como pretendemos que nuestras mejoras den como resultado una mejor atención para todos y no discriminamos conscientemente a nadie, asumimos que estas mejoras conducen a una atención equitativa.

Me vi obligado a repensar estos supuestos hace unos cinco años durante una revisión de varios proyectos importantes del IHI . Evaluados mediante múltiples medidas diferentes, estos fueron algunos de los esfuerzos de mejora más exitosos de IHI. Obtuvieron resultados y mejoraron los resultados a escala. Durante la revisión, hicimos una pregunta simple: ¿Todas las poblaciones (definidas por raza, género, etnia e idioma) experimentaron el beneficio por igual?

La respuesta para la mayoría de los proyectos fue que no lo sabíamos ya que no habíamos estratificado los datos por población. Simplemente no sabíamos si todas las poblaciones estaban experimentando mejoras o si las mejoras estaban exacerbando aún más las desigualdades subyacentes. En el caso de los proyectos con datos estratificados, hubo algunos indicios de que las mejoras podrían no haber beneficiado a las poblaciones más desfavorecidas o marginadas. Llegamos a la inquietante comprensión de que algunos proyectos mejoraban la atención de quienes ya estaban en mejores condiciones, pero no necesariamente de quienes más necesitaban nuestra ayuda.

La experiencia fue reveladora. En IHI, nos enorgullecemos de mejorar el rendimiento de los sistemas. Nos pareció un gran error reconocer que habíamos descuidado esta característica fundamental (la variación injusta entre poblaciones) de cómo se construyen y organizan los sistemas. Aprendimos que sin diseñar conscientemente para la equidad, corremos el riesgo de reforzar sistemas inequitativos. Le puede pasar a las mejores organizaciones.

Por ejemplo, hace unos años, un sistema de salud del Medio Oeste revisó sus datos sobre la detección del cáncer colorrectal. Los datos mostraron que sus resultados generales a nivel de población estaban mejorando progresivamente. Sin embargo, antes de trabajar con IHI, el sistema de salud no había estratificado los datos para examinar qué poblaciones de pacientes estaban siendo ayudadas por sus esfuerzos de mejora.

Cuando el sistema de salud examinó más de cerca los datos estratificados, hubo un crecimiento constante en las pruebas de detección entre la población blanca no hispana. Pero las pruebas de detección entre sus poblaciones hispana y negra se mantenían igual o disminuían en general.

En otras palabras, los datos mostraron que la aplicación sistemática de la metodología de mejora realmente estaba mejorando el desempeño medio del sistema para las tasas de detección del cáncer colorrectal, pero la mayor parte del cambio se produjo en un solo segmento de la población. Sus pacientes latinos y afroamericanos no estaban experimentando todos los beneficios de los años de trabajo de mejora de esta organización. De hecho, la aplicación de la ciencia había ampliado la disparidad en esta medida de resultado.

Si bien esto no fue intencional, tampoco fue accidental. Fue el resultado de un sistema heredado que tiene prejuicios incorporados. Cuando estudias tu trabajo y encuentras desigualdades, como lo hicieron este sistema de salud y el IHI , ves que la ciencia de la mejora, como todas las ciencias, no es imparcial.

Como muchos otros en los últimos meses, el asesinato de George Floyd me ha obligado a reexaminar algunas de mis creencias más fundamentales. He estado estudiando los orígenes de la ciencia de la mejora para comprender mejor si hay formas en las que históricamente se ha utilizado para mantener el status quo con más frecuencia que para cambiarlo.

Todas las ciencias, incluida la ciencia de la mejora, pueden ser aprovechadas por quienes están en el poder para su propio interés. Para mí, esta comprensión es a la vez amenazante y liberadora porque los métodos que pueden usarse pasivamente para reforzar los sistemas también pueden usarse para desmantelar sistemáticamente la injusticia. Ahora veo que la ciencia de la mejora debería ser parte del diálogo sobre el cambio social y la mejora de las circunstancias humanas.

Consideremos, por ejemplo, la pandemia actual. Con sus desafíos clínicos, financieros y operativos, COVID-19 ha puesto de relieve el racismo estructurado en nuestros sistemas. Hemos visto a poblaciones negras, latinas e indígenas sufrir un impacto desproporcionado por el virus. Es lógico utilizar la ciencia de la mejora para desafiar los sistemas que produjeron el estado actual porque esta ciencia está diseñada para erradicar la variación, y las desigualdades en salud son el resultado de una variación sistemática, injusta e injustificada.

En esencia, la ciencia de la mejora es una ciencia del conocimiento y el aprendizaje. Puede acelerar nuestra capacidad para detectar dónde fallan los sistemas y aportar recursos y mejores soluciones a las partes más débiles y más difíciles de los sistemas. Hará falta tiempo, energía y una aplicación disciplinada, pero creo que los métodos de mejora que hemos desarrollado durante décadas pueden ayudarnos a aprender el camino hacia un sistema más justo y fundamentalmente diferente.

Nota del editor: busque más información cada mes del presidente y director ejecutivo de IHI, Kedar Mate, MD ( @KedarMate ) sobre la mejora de la ciencia, la justicia social, el liderazgo y la mejora de la salud y la atención médica en todo el mundo.

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